分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2022-04-07 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 由于对丰富多媒体服务的需求日益增长，车联网需要提供海量的设备连接以满足高频谱效率和低延迟的需求。软件定义网络(Software Defined Network，SDN)、缓存和非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA)被认为是有效解决这些关键挑战的潜在技术。因此，针对软件定义车联网提出了一种缓存辅助的NOMA功率分配方案。首先，针对车联网中车辆总是处于高速运动状态的特点，提出了一种新的簇头选择算法，到达的道路交通将借助SDN进行预测，实现自适应车辆分簇。其次，引入了缓存辅助的NOMA方案，每个车辆在文件缓存阶段使用NOMA原理缓存和请求文件。再次，针对双Nakagami-m衰落条件下的两个簇头车辆通信场景，提出了一种最优功率分配策略，将优化问题公式化为找到每辆车的最佳功率曲线，从而最大化的在每辆车上成功解码目标文件的概率。最后，数值仿真和理论分析表明，所提出的缓存辅助NOMA功率分配方案，性能明显优于传统的NOMA和缓存辅助的OMA(Orthogonal Multiple Access)。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 移动边缘计算（MEC）技术将IT服务环境与云计算技术在网络边缘相结合，提高边缘网络的计算和存储能力，减少网络操作和服务交付时延。应用MEC的车载网络，可以满足车辆对服务延时和通信可靠性的严格要求，提升车辆用户的服务质量（QoS）。对移动边缘计算在车载网中的应用进行分析研究，首先概述MEC的基本概念及架构、典型应用场景；然后介绍MEC在车载网中的应用、基于软件定义网络（SDN）的车载网MEC研究现状以及车载网MEC应用实例；最后给出了车载网中部署MEC所要面临的问题和挑战，并对该领域未来进一步的研究方向进行了展望。
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